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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115205256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210829669.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统是由翟永杰;胡哲东;白云山;赵宽;李冰设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统，属于绝缘子检测领域，首选构建正常绝缘子数据集和缺陷绝缘子数据集，然后利用正常绝缘子数据集训练第一FasterR‑CNN网络，将模型迁移到样本数量较少的绝缘子缺陷图像上，对绝缘子进行定位并裁剪绝缘子区域，最后以绝缘子局部图像为输入，使用FasterR‑CNN模型对绝缘子缺陷检测权重进行训练，实现缺陷的分类和定位。本发明以FasterR‑CNN算法作为基线模型，提出了融合迁移学习的两级的目标检测模型，有效解决了在背景复杂的情况下检测效果不佳的问题，提高了绝缘子缺陷的检测精度。

本发明授权一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合迁移学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建正常绝缘子数据集和缺陷绝缘子数据集；所述正常绝缘子数据集包括正常绝缘子图像和对正常绝缘子的标注；所述缺陷绝缘子数据集包括带缺陷的绝缘子图像和对带缺陷的绝缘子的标注； 利用正常绝缘子数据集训练第一FasterR-CNN网络，并将训练后的第一FasterR-CNN网络的绝缘子检测权重迁移至第二FasterR-CNN网络，获得FasterR-CNN迁移网络； 采用缺陷绝缘子数据集训练FasterR-CNN迁移网络，获得绝缘子检测模型； 将缺陷绝缘子数据集中每张带缺陷的绝缘子图像分别输入至绝缘子检测模型，对绝缘子图像中的绝缘子进行定位，输出多张带有绝缘子标注框的绝缘子图像； 在每张带有绝缘子标注框的绝缘子图像中沿着标注框进行裁剪，并对裁剪得到的绝缘子的缺陷部分进行标注； 采用由多张裁剪得到的绝缘子图像和对缺陷部分进行的标注所构成的缺陷数据集训练第三FasterR-CNN网络，获得缺陷检测模型； 根据待检测的带缺陷的绝缘子图像，依次利用所述绝缘子检测模型和所述缺陷检测模型，获得绝缘子的缺陷图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619号华北电力大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。